
Mô hình thuật toán
-
p
01-01-1970
Download
-
p
01-01-1970
Download
-
Chương 0 giới thiệu khái niệm độ phức tạp thuật toán – thước đo đánh giá hiệu suất và hiệu quả của thuật toán dựa trên tài nguyên tính toán như thời gian và bộ nhớ. Bài giảng trình bày các ký hiệu độ phức tạp phổ biến như Big-O, Big-Ω và Big-Θ, cùng cách phân tích độ phức tạp theo thời gian và không gian.
32p
hatrongkim0609
29-05-2025
2
1
Download
-
Bài 7 giới thiệu cấu trúc dữ liệu hàng đợi (queue) và các biến thể như hàng đợi ưu tiên (priority queue) và hàng đợi hai đầu (deque). Bài giảng trình bày nguyên lý hoạt động theo mô hình FIFO (First In, First Out), cùng các thao tác cơ bản như thêm phần tử (enqueue), loại bỏ phần tử (dequeue), kiểm tra rỗng và đầy.
20p
hatrongkim0609
29-05-2025
1
1
Download
-
Kế hoạch bài dạy Toán 9 - Chương 9, Bài 3: Đa giác đều và phép quay (Sách Chân trời sáng tạo) được biên soạn nhằm giúp học sinh nhận dạng được đa giác đều; nhận biết được phép quay; mô tả được các phép quay giữ nguyên hình đa giác đều; nhận biết được những hình phẳng đều trong tự nhiên, nghệ thuật, kiến trúc, công nghệ chế tạo; nhận biết được vẻ đẹp của thế giới tự nhiên biểu hiện qua tính đều. Mời quý thầy cô và các em cùng tham khảo!
7p
tuongthinhhoa
22-05-2025
2
1
Download
-
Phân tích số liệu y tế là một xu hướng mới trong khoa học y tế, việc phát triển trí tuệ nhân tạo từ dữ liệu lâm sàng có sẵn, góp phần giúp bệnh nhân tiết kiệm chi phí khám bệnh. Tuy nhiên các dữ liệu y tế có thể chứa các đặc trưng dư thừa và nhiễu, đòi hỏi độ phức tạp tính toán cao làm cho việc xử lý bài toán hết sức khó khăn. Bài viết trình bày ứng dụng các kỹ thuật rút gọn đặc trưng vào bài toán phân tích dữ liệu y tế để lựa mô hình tối ưu trong hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán bệnh.
15p
vihizuzen
26-05-2025
4
1
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree giới thiệu về mô hình cây quyết định và các thuật toán xây dựng cây. Nội dung bao gồm các khái niệm như entropy, information gain, Gini index và các kỹ thuật tránh overfitting. Đây là mô hình trực quan và dễ hiểu, thường được sử dụng trong các bài toán phân loại. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
18p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Linear Models For Anomaly Detection giới thiệu các mô hình tuyến tính được sử dụng để phát hiện bất thường trong tập dữ liệu. Bài thuyết trình cung cấp cái nhìn tổng quan, cách áp dụng thuật toán cũng như các ví dụ minh họa cụ thể. Đây là phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong việc nhận diện dữ liệu ngoại lệ. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
45p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
1
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction giới thiệu hệ thống dự đoán phê duyệt khoản vay dựa trên các thuộc tính người vay và mô hình học máy. Bài thuyết trình trình bày quá trình xây dựng bài toán, áp dụng thuật toán và đánh giá hiệu quả mô hình. Đây là hướng ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
20p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Heart Failure Prediction giới thiệu mô hình dự đoán suy tim dựa trên phân tích dữ liệu lâm sàng. Nội dung bao gồm xây dựng bài toán, xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán và đánh giá độ chính xác của mô hình. Đây là ứng dụng quan trọng trong hỗ trợ chẩn đoán sớm bệnh tim. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
57p
hoatrongguong03
15-05-2025
4
1
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection trình bày cách ứng dụng mạng nơ-ron sâu trong việc phát hiện bất thường. Nội dung bao gồm các thuật toán phổ biến, mô hình autoencoder, Anogan và các tình huống áp dụng thực tế. Đây là phương pháp hiện đại giúp tăng cường độ chính xác trong việc phân tích bất thường dữ liệu phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
42p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
0
Download
-
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Multi-label classification of enzyme substrates trình bày ứng dụng kỹ thuật phân loại đa nhãn trong nhận diện cơ chất của enzyme. Bài thuyết trình trình bày tổng quan bài toán, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Đây là một ứng dụng tiềm năng trong nghiên cứu sinh học và hóa sinh. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!
41p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
0
Download
-
Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Nâng cao chất lượng ảnh (tt) sẽ tiếp tục khám phá các phương pháp cải thiện hình ảnh. Chương này mở rộng những kỹ thuật đã học, giới thiệu thêm nhiều công cụ và thuật toán nâng cao khác. Bạn sẽ có thêm nhiều lựa chọn để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh cho các mục đích sử dụng khác nhau. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
41p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
0
Download
-
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 1: Bài mở đầu là chuyên đề giới thiệu tổng quan về môn học và lĩnh vực học sâu. Bài giảng sẽ trình bày lịch sử hình thành, những thành tựu nổi bật của Trí tuệ Nhân tạo và ôn tập các kiến thức nền tảng toán học cần thiết. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
59p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
0
Download
-
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
39p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 6: Recurrent Neural Network giới thiệu về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một kiến trúc mạnh mẽ cho dữ liệu trình tự. Chuyên đề này phân tích mô hình ngôn ngữ và các bài toán trong NLP, đồng thời đi sâu vào giới thiệu về RNN cùng những vấn đề và hướng giải quyết thường gặp. Đây là kiến thức cốt lõi để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
37p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 8: Mô hình Sequence-to-Sequence đi sâu vào một kiến trúc quan trọng cho các bài toán chuyển đổi trình tự. Chuyên đề này giới thiệu về dịch máy (Machine Translation), mô hình ngôn ngữ điều kiện và kiến trúc mã hóa-giải mã (Encoder-Decoder Architecture). Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
11p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression - Supervised learning) giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản và quan trọng nhất trong học máy có giám sát. Chuyên đề này sẽ đi sâu vào khái niệm hàm hồi quy và phương pháp bình phương bé nhất (Least Squares Method) để tìm ra mô hình tuyến tính tối ưu. Đây là nền tảng vững chắc để bạn hiểu về các mô hình dự đoán. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
36p
hoatrongguong03
15-05-2025
1
0
Download
-
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision Tree) giới thiệu một thuật toán học máy trực quan và dễ hiểu, được sử dụng rộng rãi cho cả phân loại và hồi quy. Chuyên đề này sẽ hướng dẫn cách xây dựng cây quyết định, các điều kiện dừng và cách xử lý các dạng dữ liệu khác nhau. Nắm vững cây quyết định giúp bạn tạo ra các mô hình dễ giải thích. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
25p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent) nhắc lại kiến thức giải tích nhiều biến, đi sâu vào thuật toán Gradient Descent, Gradient Descent ngẫu nhiên và Mini-Batch Gradient Descent. Hiểu rõ thuật toán này là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình của bạn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!
28p
hoatrongguong03
15-05-2025
0
0
Download